转辙机健康度评测方法、装置、终端设备和存储介质与流程

1.本发明涉及道岔转辙机健康度评测领域，特别涉及一种转辙机健康度评测方法、装置、终端设备和存储介质。


背景技术：

2.铁路现场转辙机结构复杂，数量多且室外环境多变，其运行状态的好坏不仅与自身状态有关，而且还会受到地理环境和气候等诸多不确定因素的影响，在使用期间难免会发生故障。出现的故障一旦不能及时维修，将导致严重后果。所以及时准确地掌握转辙机运行状况，研究其健康评估方法，对于实施转辙机维修，提高设备可靠性具有重要意义和实际应用价值。健康管理技术是基于复杂设备可靠性、安全性、经济性考虑的，减轻与消除潜在故障，保障设备安全运行的有效策略。健康评估作为实现转辙机健康管理系统体系的一个重要环节，主要立足于系统当前健康状况，研究不同程度的性能退化或故障对整个系统运行状况造成的影响，评估系统健康状况程度并以合适的量化形式来表示，引导健康管理系统完成科学有效的健康管理维修决策。
3.传统的统计模型已经被很好的利用到了转辙机健康管理技术的方面上来，以上研究也取得了一定的成果，对转辙机的健康评估也有了多维度的探索。 2014年，暨南大学汪倩团队发表了多篇论文，提出了转辙机故障预测和健康管理技术，提出了转辙机故障预测和健康管理的重要性和必要性；2017年，兰州交通大学的戴乾军提出了利用hsmm模型及pso模型进行转辙机的phm研究和健康监测；2019年，兰州交通大学的伏玉明提出了针对转辙机状态模糊综合评价的方法研究，提出了应从6个方面对转辙机进行设备健康状态的评估。
4.但是现有技术所依据的数据指标对健康度的评测效果并不稳定，原因是对数据指标的选择过少，造成所预测的健康度不能全面反映转辙机真实健康度，或者没有合理选择数据指标，所选择的数据指标对真实健康度的影响并不敏感，且所选择的数据指标本身并不稳定，准确度差等，并且没有能通过统计分析等方式，对所选择的数据指标进一步处理，所提供的健康度评测效果准确性、可靠性、适用性都较差。


技术实现要素：

5.发明人发现，采用物理模型及大数据驱动模型的方式构建转辙机健康度的评测系统，能够解决转辙机的健康度评测问题。因此，为了至少部分地解决解决转辙机的健康度评测问题，发明人做出本发明，通过具体实施方式，提供一种转辙机健康度评测方法、装置、终端设备和存储介质。
6.第一方面，本发明实施例提供一种转辙机健康度评测方法，包括：
7.获取道岔移动过程中待测转辙机的电流数据指标，所述电流数据指标包括启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的平均值、每相平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间；
8.对多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标进行统计分析，得到每项所述电
流数据指标对应的置信区间；
9.根据所述每项电流数据指标的置信区间，得到待测转辙机健康度。
10.可选的，所述获取道岔移动过程中待测转辙机的电流数据指标，包括：
11.根据一次道岔移动过程中的电流记录，得到启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的持续时间、每相平稳电流的平均值和每相电流的工作持续时间。
12.可选的，所述根据一次道岔移动过程中的电流记录，得到启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间和每相电流的工作持续时间，包括：
13.根据本次次道岔移动过程中的电流记录，分别将其中一相电流最大值，确定为启动阶段的对应相电流峰值，从而得到启动阶段的每相电流峰值；
14.分别采用所述启动阶段的其中一相电流峰值的记录时间表示对应相电流到达峰值的时间，从而得到每相电流到达峰值的时间；
15.分别根据本次道岔移动过程中其中一相电流记录的数量，确定对应相电流的工作持续时间，从而得到每相电流的工作持续时间。
16.可选的，所述根据一次道岔移动过程中的电流记录，得到每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的持续时间和每相平稳电流的平均值，包括：
17.根据一次道岔移动过程中其中一相电流记录，从电流峰值后的第一个电流记录开始，按照时间顺序依次对前后相邻的两个电流记录中的电流值相减，将差的绝对值第一次小于预设值的两个电流记录中的后一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流变平稳的时间，分别确定每相电流变平稳的时间；
18.在所述对应相电流变平稳的时间之后，将差的绝对值第一次大于预设值的两个电流记录中的前一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流平稳结束的时间，分别确定每相电流平稳结束的时间；
19.将所述对应相电流平稳结束的时间减去所述对应相电流变平稳的时间，得到对应相平稳电流的持续时间，分别确定每相平稳电流的持续时间；
20.根据对应相平稳电流的持续时间内的对应相电流值和所述对应相平稳电流的持续时间，得到对应相平稳电流的平均值，分别得到每相平稳电流的平均值。
21.可选的，所述对多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标进行统计分析之前，包括：
22.从电流数据指标中剔除精度和字段长度不符合预设要求的数据；
23.将所述电流数据指标按照预设的类别分别存入预设的数据结构中。
24.可选的，所述对多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标进行统计分析，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间，包括：
25.选用t分布统计所述多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间。
26.可选的，所述根据所述每项电流数据指标的置信区间，得到待测转辙机健康度，包括：
27.将所述每项电流数据指标的置信区间结合预设的评分标准，确定待测转辙机的每项电流数据指标得分；
28.根据所述待测转辙机的每项电流数据指标得分，得到待测转辙机健康度。
29.可选的，所述将所述每项电流数据指标的置信区间结合预设的评分标准，确定待测转辙机的每项电流数据指标得分，包括：
30.根据所述每项电流数据指标的置信区间，在对应的数据指标的分布图上，划分范围区间；
31.对不同的所述范围区间，设置相应的分数；
32.根据待测转辙机的每项电流数据指标落入的所述范围区间，确定所述待测转辙机的每项电流数据指标的得分。
33.可选的，所述根据所述待测转辙机的每项电流数据指标得分，得到待测转辙机健康度，包括：
34.根据所述每相电流的每项电流数据指标的得分，得到每相电流每次工作的得分；
35.根据所述每相电流每次工作的得分，得到待测转辙机健康度。
36.第二方面，本发明实施例提供一种转辙机健康度评测装置，包括：
37.采集模块，用于获取道岔移动过程中待测转辙机的电流数据指标，所述电流数据指标包括启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的平均值、每相平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间；
38.评测模块，用于对多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标进行统计分析，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间；根据所述每项电流数据指标的置信区间，得到待测转辙机健康度。
39.可选的，所述采集模块，包括：
40.电流数据指标获取模块，用于根据一次道岔移动过程中的电流记录，得到启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的持续时间、每相平稳电流的平均值和每相电流的工作持续时间；
41.预处理模块，用于将所述电流数据指标按照存入预设的数据结构中。
42.可选的，所述电流数据指标获取模块，包括：
43.第一电流数据指标获取模块，用于根据本次次道岔移动过程中的电流记录，分别将其中一相电流最大值，确定为启动阶段的对应相电流峰值，从而得到启动阶段的每相电流峰值；分别采用所述启动阶段的其中一相电流峰值的记录时间表示对应相电流到达峰值的时间，从而得到每相电流到达峰值的时间；
44.分别根据本次道岔移动过程中其中一相电流记录的数量，确定对应相电流的工作持续时间，从而得到每相电流的工作持续时间；
45.第二电流数据指标获取模块，用于根据一次道岔移动过程中其中一相电流记录，从电流峰值后的第一个电流记录开始，按照时间顺序依次对前后相邻的两个电流记录中的电流值相减，将差的绝对值第一次小于预设值的两个电流记录中的后一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流变平稳的时间，分别确定每相电流变平稳的时间；在所述对应相电流变平稳的时间之后，将差的绝对值第一次大于预设值的两个电流记录中的前一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流平稳结束的时间，分别确定每相电流平稳结束的时间；将所述对应相电流平稳结束的时间减去所述对应相电流变平稳的时间，得到对应相平稳电流的持续时间，分别确定每相平稳电流的持续时间；根据对应相平稳电流的持续时间内的对
应相电流值和所述对应相平稳电流的持续时间，得到对应相平稳电流的平均值，分别得到每相平稳电流的平均值。
46.可选的，所述评测模块，包括：
47.置信区间确定模块，用于选用t分布统计所述多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间；
48.健康度评测模块，用于将所述每项电流数据指标的置信区间结合预设的评分标准，确定待测转辙机的每项电流数据指标得分；根据所述待测转辙机的每项电流数据指标得分，得到待测转辙机健康度。
49.可选的，所述健康度评测模块，包括：
50.电流数据指标得分确定模块，用于根据所述每项电流数据指标的置信区间，在对应的数据指标的分布图上，划分范围区间；对不同的所述范围区间，设置相应的分数；根据待测转辙机的每项电流数据指标落入的所述范围区间，确定所述待测转辙机的每项电流数据指标的得分；
51.健康度确定模块，用于根据所述每相电流的每项电流数据指标的得分，得到每相电流每次工作的得分；根据所述每相电流每次工作的得分，得到待测转辙机健康度。
52.第三方面，本发明实施例还提供一种终端设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的转辙机健康度评测方法。
53.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现前述的转辙机健康度评测方法。
54.本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
55.本发明实施例提供一种转辙机健康度评测方法、装置、存储介质和终端设备，通过收集启动阶段的每相电流峰值、到达峰值的时间、电流变平稳的时间、平稳电流的平均值、平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间，从多个数据指标分析转辙机的健康度，有助于得到更加准确可靠的健康度，利用统计分析工具，既能够通过较少的样本量估计出样本数据总体分布情况，也能够通过大数据驱动，实时监控转辙机的健康状态，提高健康度评估的准确性和适用性，通过每相电流的每个数据指标的得分得到转辙机健康度，能够避免只评价少数指标而造成的评测结果与健康度真实值的差值过大，有助于将健康度评测结果控制在可接受的范围内，实现评测结果的稳定可靠。
56.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
57.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
58.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
59.图1为本发明实施例中一种转辙机健康度评测方法的流程图；
60.图2为本发明实施例中动作功率曲线图；
61.图3为本发明实施例中电流时间曲线图；
62.图4为本发明实施例中第2条数据的电流时间曲线；
63.图5为本发明实施例中电流时间曲线平稳区间示意图；
64.图6为本发明实施例中a相电流峰值统计直方图；
65.图7为本发明实施例中b相电流峰值统计直方图；
66.图8为本发明实施例中c相电流峰值统计直方图；
67.图9为本发明实施例中置信区间示意图；
68.图10为本发明实施例中一种转辙机健康度评测装置框图；
69.图11为本发明实施例中一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
70.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
71.为了解决转辙机的健康度评测问题，本发明实施例提供一种转辙机健康度评测方法、装置、终端设备和存储介质。
72.实施例一
73.本发明实施例提供一种转辙机健康度评测方法，其流程如图1所示，包括如下步骤：
74.步骤s101：获取道岔移动过程中待测转辙机的电流数据指标，所述电流数据指标包括启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的平均值、每相平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间。
75.可选的，根据一次道岔移动过程中的电流记录，得到启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的持续时间、每相平稳电流的平均值和每相电流的工作持续时间。
76.可选的，根据本次次道岔移动过程中的电流记录，分别将其中一相电流记录中电流最大值，确定为启动阶段的对应相电流峰值，从而得到启动阶段的每相电流峰值；分别采用所述启动阶段的其中一相电流峰值的记录时间表示对应相电流到达峰值的时间，从而得到每相电流到达峰值的时间；分别根据本次道岔移动过程中其中一相电流记录的数量，确定对应相电流的工作持续时间，从而得到每相电流的工作持续时间。
77.可选的，根据一次道岔移动过程中其中一相电流记录，从电流峰值后的第一个电流记录开始，按照时间顺序依次对前后相邻的两个电流记录中的电流值相减，将差的绝对值第一次小于预设值的两个电流记录中的后一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流变平稳的时间，分别确定每相电流变平稳的时间；在所述对应相电流变平稳的时间之后，将差的绝对值第一次大于预设值的两个电流记录中的前一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流平稳结束的时间，分别确定每相电流平稳结束的时间；将所述对应相电流平稳结束的时间减去所述对应相电流变平稳的时间，得到对应相平稳电流的持续时间，分别确定
每相平稳电流的持续时间；根据对应相平稳电流的持续时间内的对应相电流值和所述对应相平稳电流的持续时间，得到对应相平稳电流的平均值，分别得到每相平稳电流的平均值。
78.可选的，为了优化数据结构，减少数据冗余，降低计算量，提高计算速度，可以对所述电流数据指标做预处理，所述对多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标进行统计分析之前，包括：
79.从电流数据指标中剔除精度和字段长度不符合预设要求的数据；
80.将所述电流数据指标按照预设的类别分别存入预设的数据结构中。
81.例如，采集一台转辙机在一次道岔移动过程中的多个电流记录，并存储在数据库中。每个电流记录包括记录编号、记录时间、a相电流值、b相电流值、 c相电流值、相应的电压值、功率值、转辙机型号、转辙机编号、工作次数等信息。其中功率值根据信号集中监测系统采集到电机动作时的电流值和电压值计算得到的。
82.道岔移动过程中的工作阶段包括启动、解锁、转换、锁闭和表示。其中，表示是道岔移动锁闭后的信息反馈阶段。道岔移动完成后的正常的道岔动作功率曲线基本保持平直状态，而在转换过程中，由于受到机械性能、受力情况和外界环境因素的影响，道岔功率曲线会有些许波动。电动转辙机正常动作过程的动作功率曲线如图2所示。图2中，横坐标表示时间，单位秒，纵坐标表示功率，单位瓦，横坐标t
v0
至t
v1
的曲线表示启动阶段，t
v1
至t
v2
的曲线表示解锁阶段，t
v2
至t
v3
的曲线表示转换阶段，t
v3
至t
v4
的曲线是锁闭阶段，t
v4
至t
v5
的曲线是表示阶段。
83.根据采集的电流记录，得到一台转辙机在一次道岔移动过程中的每相电流的启动阶段的电流峰值、到达峰值的时间、电流变平稳的时间、平稳电流的平均值、平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间。例如，a相电流一共有6个指标，abc三相电流共有18个指标。
84.以a相电流为例，每相电流应分别输出以下数据指标：
85.(1)启动阶段的a相电流峰值、到达峰值的时间、电流变平稳的时间；其中电流变平稳的时间指的是，电流从峰值落下，到电流平稳的时间。
86.(2)a相电流平稳的电流的平均值、持续时间；
87.(3)a相电流整个阶段的工作持续的时间；
88.从电流峰值、电流平稳时间和整个道岔移动过程三个方面收集数据指标，有助于更加全面地评估转辙机健康度。
89.基于多个数据指标分析转辙机的健康度，有助于得到更加准确可靠的健康度，能够避免只评价少数指标而造成的评测结果与健康度真实值的差值过大，有助于将健康度评测结果控制在可接受的范围内，实现评测结果的稳定可靠。
90.根据一次道岔移动过程中的电流记录，在横轴为记录时间，纵轴为其中一相电流的电流值的坐标系上绘制每个记录代表的点，然后根据这些点，画一条通过这些点的曲线，这条曲线就是电流时间曲线。电流时间曲线参照图3所示，图中横坐标表示时间，单位秒，纵坐标表示转辙机电机电流，单位安培，将电流记录代表的点画在坐标系上，这些点连成一条曲线，即电流时间曲线。由于道岔移动过程中的工作阶段包括启动、解锁、转换、锁闭和表示，其中启动阶段也可以理解为电流涌入阶段，解锁阶段即道岔解锁阶段，转换阶段即尖轨移动阶段，锁闭阶段即道岔锁闭阶段，将电流时间曲线按照电流涌入、道岔解锁、尖轨移动
和道岔锁闭阶段划分，可见在电流涌入阶段，曲线迅速上升，到达最大值后迅速下降，在道岔解锁阶段曲线的下降趋势逐渐放缓，在尖轨移动阶段，曲线保持平稳，在道岔锁闭阶段，曲线出现第二次迅速下降，下降一定幅度后曲线再次趋于平稳。
91.通过绘制各个相的电流时间曲线，发现在电流启动阶段都会有一个峰值，电流峰值为在一次道岔移动过程中的电流记录中的电流最大值。以此确定启动阶段abc每相电流峰值。图4是第2条数据的电流时间曲线，横坐标表示时间，纵坐标表示转辙机电机电流，曲线上方的数字表示第2条数据和数据对应的日期时间，在电流涌入阶段，曲线迅速上升，到达最大值后迅速下降，下降到一定程度后下降趋势逐渐放缓，然后曲线保持平稳，再保持平稳较长时间后，曲线出现第二次迅速下降，下降一定幅度后曲线再次趋于平稳，然后再次下降，再次平稳。
92.由于在一个相的电流的工作阶段变换之间没有具体的时间进行标记，所以根据电流峰值代表的点的横坐标表示表示对应相电流到达峰值的时间，从而得到每相电流到达峰值的时间。
93.分别根据本次道岔移动过程中其中一相电流记录的数量，确定对应相电流的工作持续时间，从而得到每相电流的工作持续时间。例如，根据本次道岔移动过程中a相电流记录的数量，确定对应相电流的工作持续时间，以此方法得到b、c相电流的工作持续时间。
94.平稳区间为电流从峰值下降并维持一段平稳的时间段，其表示的位置如图 5所示，图5是电流时间曲线平稳区间示意图，横坐标表示时间，纵坐标表示转辙机电机电流，在电流涌入阶段，曲线迅速上升，到达最大值后迅速下降，下降到一定程度后下降趋势逐渐放缓，然后曲线保持平稳，再保持平稳较长时间后，曲线出现第二次迅速下降，下降一定幅度后曲线再次趋于平稳，其中在电流保持平稳的较长时间里，图中用水平矩形框覆盖平稳时间内的电流曲线，以示在此阶段的电流值的变化幅度较小，保持平稳。
95.平稳阶段可以理解为电流值从最大值陡然下降到一个较为平稳的位置，平稳结束的位置为电流再陡然下降到一个幅度的开始。
96.定义平稳开始和结束的位置，根据一次道岔移动过程中a相电流记录，从电流峰值后的第一个电流记录开始，按照时间顺序依次对前后相邻的两个电流记录中的电流值相减，将差的绝对值第一次小于预设值的两个电流记录中的后一个电流记录的记录时间，本文根据数据情况将预设值定义为0.85，确定为a 相电流变平稳的时间，按照上述方法，根据本次道岔移动过程中b相电流记录确定b相电流变平稳的时间，根据本次道岔移动过程中c相电流记录确定c 相电流变平稳的时间，从而确定了本次道岔移动过程中每相电流变平稳的时间；
97.在a相电流变平稳的时间之后，将差的绝对值第一次大于预设值的两个电流记录中的前一个电流记录的记录时间，本文根据数据情况将预设值定义为 0.85，确定为a相电流平稳结束的时间，按照上述方法，根据本次道岔移动过程中b相电流记录确定b相电流平稳结束的时间，根据本次道岔移动过程中c 相电流记录确定c相电流平稳结束的时间，从而确定了本次道岔移动过程中每相电流平稳结束的时间；
98.得到平稳的开始时间与结束时间就可以进一步计算平稳持续时间，其值为：平稳结束时间-平稳开始时间。将本次道岔移动过程中a相电流平稳结束的时间减去a相电流变平稳的时间，得到a相平稳电流的持续时间，按照上述方法，将本次道岔移动过程中b相电流
平稳结束的时间减去b相电流变平稳的时间，得到b相平稳电流的持续时间，将本次道岔移动过程中c相电流平稳结束的时间减去c相电流变平稳的时间，得到c相平稳电流的持续时间，从而确定了本次道岔移动过程中每相平稳电流的持续时间；
99.平稳电流的均值的计算方式为：取出平稳时间段内电流，并通过得到的平稳持续时间计算他们的均值。
100.判断数据的字段和精度是否符合要求，从电流数据指标中剔除精度和字段长度不符合预设要求的电流数据指标；
101.通过时间、电流、功率三个维度去评判数据的质量，得到的结果如下：
102.(1)时间数据质量良好，重复时间数据很少，时间间隔基本稳定。
103.(2)电流数据质量良好，重复数据很少，数据长度基本稳定。
104.(3)功率数据质量良好，重复数据很少，数据长度基本稳定。
105.将所述电流数据指标按照预设的类别分别存入预设的数据结构中。将原始数据根据固定结构，将电流a，电流b，电流c，功率以及相对应的每个日期时间段，机器型等信息，分别以list(列表)的形式提取出来并存储，然后组成电流a,b,c，功率四个单独的dataframe(dataframe，编程语言python中的一种表格型数据结构)。将a，b，c电流根据其中最长的长度和最短的向量做padding(填充)，组成一个完整的dataframe。本次实施例的数据库中共有三个记录文件，每个文件中，电流a、电流b、电流c分别有1850条数据，而功率有1848条数据。
106.步骤s102：对多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标进行统计分析，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间。
107.利用统计分析工具，既能够通过较少的样本量估计出样本数据总体分布情况，也能够通过大数据驱动，提高健康度评估的准确性和适用性。
108.可选的，选用t分布统计所述多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间。
109.在正常情况电流的峰值应稳定在一个正常的范围之内，如果电流峰值在某一状态下过大或者过小，可能会有存在问题的隐患。因此，可以通过统计其中一相电流多个电流峰值，来展示电流峰值的分布情况。例如，图6为a相电流峰值统计直方图，其中横轴表示统计样本的电流峰值，纵轴表示同一电流峰值的样本数量，histogram为统计样本的直方图，fit为根据直方图的分布趋势所拟合的曲线。
110.类似的，还可以得到b相电流峰值统计直方图和c相电流峰值统计直方图，分别参照图7和图8所示。图7和图8中，横轴表示统计样本的电流峰值，纵轴表示同一电流峰值的样本数量，histogram为统计样本的直方图，fit为根据直方图的分布趋势所拟合的曲线。
111.从abc向电流峰值统计直方图可以看出，电流峰值的分布大致是符合正态分布的，在样本量较少的情况下，可选择用t分布来计算置信区间，得到a、 b、c三项电流峰值的置信区间。如图9所示，横轴表示样本数据，纵轴表示样本数量，根据置信区间公式，在横轴分别划分置信度为90％、95％、99％的置信区间。
112.得到a、b、c三项电流峰值的置信区间如下表所示：
113.电流名称电流均值90％置信区间95％置信区间99％置信区间a相电流4.727[4.485,4.969][4.418,5.035][4.242,5.211]
b相电流5.055[4.612,5.498][4.490,5.620][4.169,5.941]c相电流4.542[4.049,5.035][3.955,5.130][3.770,5.315]
[0114] 由于在一个电流的变换状态之间没有具体的时间进行标记，所以采用达到峰值的位置来代表峰值到达的时间，计算出到达峰值的时间的置信区间如下表所示：
[0115]
电流名称峰值位置均值90％置信区间95％置信区间99％置信区间a相电流6.5[5.492,7.508][5.215,7.508][4.484,8.516]b相电流6.5[5.492,7.508][5.215,7.785][4.484,8.516]c相电流6.5[5.492,7.508][5.215,7.785][4.484,8.516]
[0116]
从上表数据可得知，三项电流的到达峰值位置的置信区间都相同。
[0117]
电流变平稳的时间的置信区间如下表所示：
[0118]
电流名称电流变平稳位置90％置信区间95％置信区间99％置信区间a相电流8.000[8.000,8.000][8.000,8.000][8.000,8.000]b相电流7.833[7.082,8.584][6.875,8.878][6.331,9.336]c相电流7.667[6.717,8.617][6.455,5.130][5.766,9.567]
[0119]
平稳持续的时间的置信区间如下表所示：
[0120][0121]
平稳内电流的均值的置信区间如下表所示：
[0122]
电流名称平稳电流均值90％置信区间95％置信区间99％置信区间a相电流2.361[2.319,2.402][2.308,2.413][2.278,2.443]b相电流2.423[2.370,2.477][2.355,2.492][2.317,2.530]c相电流2.385[2.306,2.465][2.284,2.487][2.226,2.545]
[0123] 电流的工作持续时间的置信区间如下表所示：
[0124]
电流名称电流持续时间90％置信区间95％置信区间99％置信区间a相电流2.361[2.319,2.402][2.308,2.413][2.278,2.443]b相电流2.423[2.370,2.477][2.355,2.492][2.317,2.530]c相电流2.385[2.306,2.465][2.284,2.487][2.226,2.545]
[0125]
步骤s103：根据所述每项电流数据指标的置信区间，得到待测转辙机健康度。
[0126]
可选的，将所述每项电流数据指标的置信区间结合预设的评分标准，确定待测转辙机的每项电流数据指标得分；根据所述待测转辙机的每项电流数据指标得分，得到待测转辙机健康度。
[0127]
可选的，根据所述每项电流数据指标的置信区间，在对应的数据指标的分布图上，划分范围区间；对不同的所述范围区间，设置相应的分数；根据待测转辙机的每项电流数据
指标落入的所述范围区间，确定所述待测转辙机的每项电流数据指标的得分。
[0128]
例如，根据所述每项电流数据指标的置信区间，在对应的数据指标的分布图上，划分范围区间。
[0129]
将置信区间中90％样本对应的区间划分在分布图的范围区间上，将所划分的范围区间标记为r1；
[0130]
将置信区间中95％样本对应的区间除去r1后的范围区间记为r2；
[0131]
将置信区间中99％样本对应的区间除去置信区间中95％样本对应的区间后的范围区间记为r3，也可以理解为将置信区间中99％样本对应的区间除去 r1和r2后的范围区间记为r3；
[0132]
将整个区间除去r1、r2和r3后的范围区间记为r4。
[0133]
对不同的所述范围区间，设置相应的分数。将r1记10分，r2记8分， r3记6分，r4记4分，对应于坐标轴，数据指标的置信区间、范围区间和分数的对应关系可以表示为：
[0134]
(1)在68％的区间范围10分(90％样本)；
[0135]
(2)在68％-95％区间范围8分(95％样本)；
[0136]
(3)在95％-99％区间范围6分(99％样本)；
[0137]
(4)在99％之外区间范围4分(1％样本)
[0138]
通过建立数据指标的置信区间、范围区间和分数的对应关系，实现了对数据指标的评分。
[0139]
可选的，根据所述每相电流的每项电流数据指标的得分，得到每相电流每次工作的得分；根据所述每相电流每次工作的得分，得到待测转辙机健康度。
[0140]
输出每种设备一天的健康度情况,以样本a为例，a相电流每次工作的分值＝电流峰值得分 到达峰值的时间得分 电流变平稳的时间得分 平稳的电流的平均值得分 平稳的电流的持续时间得分 电流整个阶段的工作持续的时间得分；b、c相电流以同样的方式进行计算，得到转辙机设备健康度＝(a相电流每次工作的分值 b相电流每次工作的分值 c相电流每次工作的分值)/(工作次数*3)。其中，工作次数可以由电流记录中的数据确定。
[0141]
通过每相电流的每个数据指标的得分，实现了对转辙机健康度的评测。
[0142]
本发明实施例提供一种转辙机健康度评测方法，通过收集启动阶段的每相电流峰值、到达峰值的时间、电流变平稳的时间、平稳电流的平均值、平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间，从多个数据指标分析转辙机的健康度，有助于得到更加准确可靠的健康度，利用统计分析工具，既能够通过较少的样本量估计出样本数据总体分布情况，也能够通过大数据驱动，实时监控转辙机的健康状态，提高健康度评估的准确性和适用性，通过每相电流的每个数据指标的得分得到转辙机健康度，能够避免只评价少数指标而造成的评测结果与健康度真实值的差值过大，有助于将健康度评测结果控制在可接受的范围内，实现评测结果的稳定可靠。
[0143]
实施例二
[0144]
本发明实施例二提供一种转辙机健康度评测装置，该装置的结构如图10 所示，包括：
[0145]
采集模块101，用于获取道岔移动过程中待测转辙机的电流数据指标，所述电流数据指标包括启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、
每相平稳电流的平均值、每相平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间；
[0146]
评测模块102，用于对多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标进行统计分析，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间；根据所述每项电流数据指标的置信区间，得到待测转辙机健康度。
[0147]
可选的，所述采集模块，包括：
[0148]
电流数据指标获取模块，用于根据一次道岔移动过程中的电流记录，得到启动阶段的每相电流峰值、每相电流到达峰值的时间、每相电流变平稳的时间、每相平稳电流的持续时间、每相平稳电流的平均值和每相电流的工作持续时间；
[0149]
预处理模块，用于将所述电流数据指标按照存入预设的数据结构中。
[0150]
可选的，所述电流数据指标获取模块，包括：
[0151]
第一电流数据指标获取模块，用于根据本次次道岔移动过程中的电流记录，分别将其中一相电流最大值，确定为启动阶段的对应相电流峰值，从而得到启动阶段的每相电流峰值；分别采用所述启动阶段的其中一相电流峰值的记录时间表示对应相电流到达峰值的时间，从而得到每相电流到达峰值的时间；
[0152]
分别根据本次道岔移动过程中其中一相电流记录的数量，确定对应相电流的工作持续时间，从而得到每相电流的工作持续时间；
[0153]
第二电流数据指标获取模块，用于根据一次道岔移动过程中其中一相电流记录，从电流峰值后的第一个电流记录开始，按照时间顺序依次对前后相邻的两个电流记录中的电流值相减，将差的绝对值第一次小于预设值的两个电流记录中的后一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流变平稳的时间，分别确定每相电流变平稳的时间；在所述对应相电流变平稳的时间之后，将差的绝对值第一次大于预设值的两个电流记录中的前一个电流记录的记录时间，确定为对应相电流平稳结束的时间，分别确定每相电流平稳结束的时间；将所述对应相电流平稳结束的时间减去所述对应相电流变平稳的时间，得到对应相平稳电流的持续时间，分别确定每相平稳电流的持续时间；根据对应相平稳电流的持续时间内的对应相电流值和所述对应相平稳电流的持续时间，得到对应相平稳电流的平均值，分别得到每相平稳电流的平均值。
[0154]
可选的，所述评测模块，包括：
[0155]
置信区间确定模块，用于选用t分布统计所述多次道岔移动过程中的每项所述电流数据指标，得到每项所述电流数据指标对应的置信区间；
[0156]
健康度评测模块，用于将所述每项电流数据指标的置信区间结合预设的评分标准，确定待测转辙机的每项电流数据指标得分；根据所述待测转辙机的每项电流数据指标得分，得到待测转辙机健康度。
[0157]
可选的，所述健康度评测模块，包括：
[0158]
电流数据指标得分确定模块，用于根据所述每项电流数据指标的置信区间，在对应的数据指标的分布图上，划分范围区间；对不同的所述范围区间，设置相应的分数；根据待测转辙机的每项电流数据指标落入的所述范围区间，确定所述待测转辙机的每项电流数据指标的得分；
[0159]
健康度确定模块，用于根据所述每相电流的每项电流数据指标的得分，得到每相电流每次工作的得分；根据所述每相电流每次工作的得分，得到待测转辙机健康度。
[0160]
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0161]
本发明实施例提供一种转辙机健康度评测装置，通过收集启动阶段的每相电流峰值、到达峰值的时间、电流变平稳的时间、平稳电流的平均值、平稳电流的持续时间和每相电流的工作持续时间，从多个数据指标分析转辙机的健康度，有助于得到更加准确可靠的健康度，利用统计分析工具，既能够通过较少的样本量估计出样本数据总体分布情况，也能够通过大数据驱动，实时监控转辙机的健康状态，提高健康度评估的准确性和适用性，通过每相电流的每个数据指标的得分得到转辙机健康度，能够避免只评价少数指标而造成的评测结果与健康度真实值的差值过大，有助于将健康度评测结果控制在可接受的范围内，实现评测结果的稳定可靠。
[0162]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种终端设备，其结构如图11 所示，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的转辙机健康度评测方法。
[0163]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现前述的转辙机健康度评测方法。